Bandit算法起源于赌博学，是一个多臂赌博机算法 原始问题：一个赌徒摇老虎机，走进赌场一看，一排老虎机外表一模一样，但每个老虎机吐钱的概率不一样，它不知道老虎机吐钱概率分布，那么如何最大化收益？
本文首先介绍冷启动的基本概念，并通过冷启动实际案例来说明如何解决新用户或新项目的冷启动问题。...另外，如果是新开发的平台，初期用户很少，用户行为也不多，常用的协同过滤、深度学习等依赖大量用户行为的算法不能很好的训练出精准的推荐模型，怎么让推荐系统很好的运转起来，让推荐变得越来越准确，这个问题就是系统冷启动...SIGIR22 | 基于行为融合的冷启动推荐算法 近期推荐系统冷启动顶会论文集锦 一文梳理冷启动推荐算法模型进展 总之，推荐系统冷启动主要分为物品冷启动、用户冷启动和系统冷启动三大类。...计算其与其他物品的相似度，基本思路就是将物品转换成关键词向量，通过计算向量之间的相似度（例如计算余弦相似度），得到物品的相关程度，根据相似度，将它们推荐给喜欢过和它们相似物品的用户，这就用到了基于项目的协同过滤算法...以Pandora电台为例，Pandora雇用了一批音乐人对几万名歌手的歌曲进行各个维度的标注，最终选定了400多个特征，每首歌都可以标识为一个400维的向量，然后通过常见的向量相似度算法计算出歌曲的相似度
这两个问题分别是用户冷启动和物品冷启动，统称为冷启动推荐。冷启动问题是推荐系统中极具挑战的一个问题，也是一个业界学术界同时高度关注的问题，本期为大家分享一些冷启动推荐算法层面的思路。...冷启动推荐特指如何给新用户或者新物品进行推荐。“新”也就意味着交互数据少，因此很难抓获冷启动用户兴趣偏好，以及冷启动物品的特质。...冷启动物品的ID embedding和非冷启动物品的ID embedding的分布不相同，而深度推荐模型的深度模块更适合非冷启动物品（大量数据都是在非冷启动物品上产生）。...MeLU采用一种基于梯度的元学习算法MAML来学习一个深度推荐模型公共的初始化参数，然后针对每一个冷启动用户，使用有限的交互数据来对这个初始化模型进行微调，得到用户定制化的模型进行推荐。...---- 五、总结 本文主要介绍了算法层面的冷启动问题的解决方案。实际上解决冷启动问题仅仅依赖算法是不够的，还有很多其他途径来解决冷启动问题。
今天给大家简要分享的是发表在SIGIR2022会议上的一篇关于冷启动推荐算法的短文，其核心思想是通过设计基于上下文的自适应嵌入算法来抵消特征分布的差异，以此将冷启动用户的特征嵌入转化为与现有“热”用户相似的特征状态...对数据有限的冷启动用户进行有效推荐是一个固有挑战。...现有的深度推荐算法利用用户的内容特征和行为数据来产生个性化的推荐列表，但由于存在以下挑战，使得在冷启动用户身上往往面临着显著的性能下降：（1）冷启动用户可能与现有用户存在非常不同的特征分布。...(2) 冷启动用户的少量行为数据很难被算法有效且高效利用。基于此，本文提出了一个名为Cold-Transformer的推荐模型来缓解以上问题。 图1:本文提出的基于双塔框架的模型示意图。...它将冷启动用户的嵌入转化为类似于正常用户的特征状态，以代表相应的用户偏好。
TLDR： 本文针对现有的基于映射的冷启动解决方法存在的模糊协同嵌入的问题，提出了一种基于对比协同过滤的冷启动推荐算法。...），进而大大降低了冷启动物品推荐的性能。...当正样本Starsky & Hutch被送入现有模型时，训练算法会将其类型值 "Action "的嵌入优化到用户协同嵌入（UCE）中。...为了解决上述问题，本文提出了一个新的模型，称为基于对比协同过滤的冷启动物品推荐算法CCFCRec，该模型利用常规训练数据中的共现协同信号（co-occurrence collaborative signals...）来缓解冷启动物品推荐中协同嵌入模糊的问题。
另外，如果是新开发的产品，初期用户很少，用户行为也不多，常用的协同过滤、深度学习等依赖大量用户行为的算法不能很好的训练出精准的推荐模型, 怎么让推荐系统很好的运转起来，让推荐变得越来越准确，这个问题就是系统冷启动...解决冷启动面临的挑战 冷启动问题是推荐系统必须要面对的问题，也是一个很棘手的问题，要想很好的解决冷启动，需要发挥推荐算法工程师的聪明才智。...3.基于内容做推荐 当用户只有很少的行为记录时，这时很多算法（比如协同过滤）还无法给用户做很精准的推荐。 这时可以采用基于内容的推荐算法，基于内容的推荐算法只要用户有少量行为就可以给用户推荐。...不像基于模型的算法那样，需要有足够多的行为数据才能训练出精度够用的模型。 4....在我们公司的相似视频推荐中就是采用的这种方法，如果某个视频有基于item2vector的算法计算出的相关视频就采用该算法的结果，如果没有就采用基于标签的相似推荐，如果该视频是新视频，标签不完善，就采用基于热门的冷启动推荐策略
十方在做信息流广告推荐时，主要通过加一些泛化特征解决冷启动问题，但是这样并不一定是最好的方案，新广告很大程度上，还是会被模型"低估"。如何解决冷启动问题呢？ 不得不面对的冷启动！...基于知识图谱和流行度采样 为了找到可靠的个性化伪标签，我们可以用观测到的user和item对，构建图，从而用h跳广度优先搜索算法(BFS)计算某个用户的正例(I+)到各个未交互过的item( I ±)的路径数...下面算法给出了采样策略。 ?...学习算法简单描述如下： (1) 采样两个mini-batches B? 和 B?. 并通过f和g分别算出伪标签。 (2) 通过loss计算梯度，模型f用 B? 更新参数，模型g用B? 更新参数。...实验 实验比较了各种基于KG的推荐算法，用了3个开源数据集，如下： ? 实验结果发现，KGPL在各个数据集的效果是可圈可点的。 ? 大家是怎么解决冷启动问题的呢？欢迎留言讨论。
用户账户是用来记录用户的用户名和口令、隶属的组、可以访问的网络资源，以及用户的个人文件和设置。每个用户都应在域控制器中有一个用户账户，才能访问服务器，使用网络上的资源。...密码永不过期——该用户的密码不会因为策略的密码有效期而去更改密码 账户已禁用——该用户无任何使用权限。 账户已锁定——该账户无法使用或登录系统 隶属于——用户属于什么组。
冷启动问题，大家并不陌生。但是如何解决呢？加特征，加样本，加图谱，加规则？...十方在做信息流广告推荐时，主要通过加一些泛化特征解决冷启动问题，但是这样并不一定是最好的方案，新广告很大程度上，还是会被模型"低估"。如何解决冷启动问题呢？ ? ? ? 不得不面对的冷启动！ ?...下面算法给出了采样策略。 ?...学习算法简单描述如下： (1) 采样两个mini-batches B? 和 B?. 并通过f和g分别算出伪标签。 (2) 通过loss计算梯度，模型f用 B? 更新参数，模型g用B? 更新参数。...实验 实验比较了各种基于KG的推荐算法，用了3个开源数据集，如下： ? 实验结果发现，KGPL在各个数据集的效果是可圈可点的。 ?
最近使用 useradd -r 选项进行创建账户，用于测试，对-r 选项不是很明白，下面记录一些调研的过程： -r, --system Create a system...什么是系统账户？系统账户和普通账户有什么区别？...系统账户的用户id一般是小于一千的；其实就是给UID一个确定的代号，它不能用于登录，一般是给程序来使用； 保持更新，转载请注明出处；更多内容请关注 cnblogs.com/xuyaowen;
什么叫冷启动 拿起你的手机，把后台的任务都清理掉，然后再点击你想要打开的app图标，这个时候，就是所谓的app冷启动了。有人肯定会说，有冷启动那不是还有热启动？...并不是的，这是因为app的冷启动时间过长的原因造成app进入假死状态了。这也是我们本篇文章所要优化的。 解决 我们先来解决打开app的时候闪白屏的这个问题。...上图是方法二app冷启动的打开流程图，这个流程我就不说了，自己看图吧，这里代码也没什么还写，无非就是写EventBus的发送事件和处理事件，这个也不用上代码了吧？
那么问题来了，搭建完网站之后，在产品初期没用户、没流量、没钱，总之就是什么都没有的时候怎么解决网站冷启动问题？ 估计大多数伙伴的反应都是： 这题有点难啊！...1）技术层面的冷启动，从推荐算法及系统的角度来说，主要包括以下三个方面： a、用户冷启动，即一个新用户，没有任何历史行为数据，怎么做推荐。...b、物品冷启动，一个新上线的物品，没有用户对它产生过行为，怎么推荐给感兴趣的用户。 c、系统冷启动，一个新开发的网站，没有用户数据，怎么做个性化推荐。...系统冷启动，可以引入外部资源，如专家知识，建立起物品的相关度。 利用用户在其他地方已经沉淀的数据进行冷启动。 制造选项，让用户选择自己感兴趣的点后，即时生成粗粒度的推荐。...利用用户的手机等兴趣偏好进行冷启动。 2）用户与内容调性： 冷启动阶段种子用户的获取非常重要，也有很多需要注意的点。比如，种子用户尽量选择影响力、活跃度都比较高的用户，并对你的业务已经有了一定的认知。
int main() { int m[N]; int i; for(i=0; i<N; i++) m[i] = i; //初始状态，每个节点自成一个连通域 link(m,0,1); //添加两个账户间的转账关联
给定一组账户，每个账户有一个名称和一组电子邮件地址。电子邮件地址可能会在多个账户中重复出现。如果两个账户有相同的电子邮件地址，则认为这两个账户属于同一用户。请将这些账户合并，并输出合并后的账户。...输入格式第一行是一个整数 n（1 ≤ n ≤ 1000），表示账户的数量。接下来的 n 行，每行表示一个账户。每个账户由账户名称和一个或多个电子邮件地址组成，名称和邮件地址用空格隔开。...第一个为名称，后面是该账户的所有电子邮件地址。输出格式输出合并后的账户，每个账户占一行，账户名称为第一个元素，后面是所有归属于该账户的电子邮件地址，地址按字典序排序。多个地址之间用空格隔开。...账户按名称的字典序排序。...解析数据：将每个账户的名称和电子邮件地址分开，并创建一个 (email, name) 的键值对。合并账户：使用 groupByKey 将相同的电子邮件地址归类到同一个用户。
版本：Ubuntu 20.04 创建root用户的密码 以普通用户登录系统，创建root用户的密码 sudo passwd root 修改配置文件 50-u...
冷启动问题简介 冷启动问题主要分为3类： 用户冷启动：用户冷启动主要解决如何给新用户做个性化推荐的问题。...物品冷启动：物品冷启动主要解决如何将新的物品推荐给可能对它感兴趣的用户这一问题。...实验结果显示,对于利用人口统计学特征的个性化推荐算法,其用户点击率为89%,而随机算法的点击率只有27%。...利用物品的内容信息 物品冷启动需要解决的问题是如何将新加入的物品推荐给对它感兴趣的用户。物品冷启动在新闻网站等时效性很强的网站中非常重要。 UserCF算法对物品冷启动问题并不非常敏感。...对于ItemCF算法来说，物品冷启动是一个严重的问题。因为ItemCF算法的原理是给用户推荐和他之前喜欢的物品相似的物品。
iTerm2 在升级系统之后，冷启动（开机后第一次启动）的速度异常的慢，需要几十秒才能进入可用状态。之后无论是开新窗口还是退出重进的速度都还挺正常的。...虽然升级系统之前冷启动速度也不快，但并没有慢到这么令人难以忍受。 经过几轮较量，最终恢复了秒级冷启动。将过程和尝试的办法记录如下。...DISABLE_AUTO_UPDATE="true" 新版本： zstyle ':omz:update' mode disabled 事实证明，冷启动慢跟这个也没有关系。...参考资料： 关闭Oh my zsh自动更新[11] Round 4：xcodebuild 过了三招，此时 zprof 的结果中已经没有了什么耗时大户，然而冷启动时间依然慢的令人发指。...不过二楼的回复内容，最终引导我走向 Final Round 彻底解决了 iTerm2 冷启动速度慢的问题。
本篇将说明如何设置MySQL账户的密码，及账户过期。使用MySQL创建账户时，可以为账户直接创建密码。例如， CREATE USER ......IDENTIFIED BY 'password' 对于一个已经存在的账户而言，可以通过执行“ALTER USER”语句或者“SET PASSWORD”语句对该账户设置密码。...”关键字对账户进行设置。...也可以通过“PASSWORD EXPIRE”、“CREATE USER”或“ALTER USER”语句为每个账户指定期限。...例如， ALTER USER 'user5'@'localhost' PASSWORD EXPIRE NEVER; 当账户密码过期时，用户必须更改其密码后，才能够执行其他语句。
按量计费资源开通冻结开通按量计费（后付费）资源时，会冻结您账户上的部分资金（余额小于冻结费用则无法开通）；在您主动释放资源或由于您账户欠费导致资源释放后会解冻该部分资金；冻结的金额没有实际消耗，在冻结状态下无法使用...图片包年包月资源下单冻结包年包月（预付费）资源新购订单交易切换为长订单模式，由原有下单 > 扣费 > 发货路径切换为下单 > 冻结 > 发货 > 解冻 > 扣费路径，当您下单新购包年包月资源时，系统会冻结您账户与该笔订单等额的费用...，发货成功之后该笔冻结金额自动解冻以供该笔订单完成扣费；若发货失败则不会扣费，该笔冻结资金会解冻至账户余额中。
近日在开发过程中，发现每次点击app从桌面启动都有一个在桌面明显的等待时间，机型越低端的越明显，冷启动优化看来已经势在必行，所以怒而一顿研究再解决之。...1冷启动 第一次启动、被用户杀死进程或系统自动回收进程后，整个app后台任务被清理，再次启动app，称为 冷启动。
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